SKILLEMALL.ai

BF byted-kickart-subtitle-extractor

SKILL извлечения субтитров из видео: Автоматически извлекает и распознает существующие субтитры из видеофайлов и экспортирует их в стандартный формат SRT. Применяется для извлечения субтитров из видео, распознавания субтитров в видео, экспорта субтитров, преобразования видео в субтитры и т. д. Активируется, когда пользователь упоминает или выражает эквивалентное намерение (помоги мне извлечь субтитры из видео, извлечь субтитры из видео, вырезать субтитры из видео, извлечение субтитров из видео, экспорт встроенных субтитров видео, распознавание субтитров видео, экспорт субтитров, преобразование видео в субтитры), чтобы выполнить задачу извлечения субтитров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«视频字幕提取SKILL:从视频文件自动提取、识别视频中已有的字幕并导出,支持导出为标准SRT格式字幕文件。适用于视频提取字幕、提取视频内已有…»

视频字幕提取SKILL:从视频文件自动提取、识别视频中已有的字幕并导出,支持导出为标准SRT格式字幕文件。适用于视频提取字幕、提取视频内已有的字幕、视频字幕识别、字幕导出、视频转字幕等场景。触发时机:当用户提及或表达等价意图(帮我从视频中提取字幕、提取视频里的字幕、从视频里抠字幕、视频字幕提取、导出视频自带字幕、视频字幕识别、字幕导出、视频转字幕)时,调用此SKILL执行字幕提取任务。

ClawHub Agent Skills автор: volcengine-skills v1.0.2 MIT-0 19 файлов тело ≈ 1 905 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 28 ч назад

SKILL извлечения субтитров из видео: Автоматически извлекает и распознает существующие субтитры из видеофайлов и экспортирует их в стандартный формат SRT.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}, {video_url}

ПроцедураМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}, {video_url}
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/core/api/iccp/client.py:145
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/core/api/meida/chunks.py:170
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/core/auth/strategy.py:70
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {url}
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {video_url}

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}, {video_url}
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): {url}, {video_url}
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 57
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1905 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mostly matches a cloud subtitle-extraction workflow, but it asks for sensitive cloud credentials in chat and includes under-scoped account, logging, and update behavior that users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 11 июн. 2026 г.